【海外风向标】企业应建立数据团队,而不是寻找“独角兽”

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访客:60991  发表于:2015-12-07 11:05:40

【海外风向标】企业应建立数据团队,而不是寻找“独角兽”

在大数据时代,企业数据科学人才的短缺,是所有人都十分认同的一件事。毕竟,最理想的数据科学家,不仅应在数学和统计学上有非凡的造诣,还应有独特的创造力,无限思维能力和良好的交流技巧。在西方对这样的人才有一种很时尚的称呼:独角兽。

 麦肯锡研究机构预测,到2018年,仅仅美国就会在数据分析人才的供求上,出现50%到60%的差距。

 鲍勃.罗杰斯,英特尔公司的首席数据科学家,兼大数据解决方案项目负责人,在一定程度上符合“独角兽”的条件。他曾在哈佛大学完成博士学位,最开始他主要研究超级黑洞理论。后来他参与合著了一本关于人工神经网络在金融时间序列预测方面的书籍,利用市场上大量勾选的历史数据和数据流,来发现和分析一定量的对冲基金。他还与一家医疗技术公司合作创建了一家企业,帮助该医疗机构从电子医疗数据中获得数据,从而提升了这家医疗机构的青光眼诊断的业务能力。

 去年,罗杰斯成为英特尔的大数据解决方案的项目负责人,这个项目最初致力于更好的利用英特尔内部的数据,但随着发展他们能够帮助客户更好的了解和分析数据问题。例如,罗杰斯同美国俄勒冈健康与科学大学的癌症研究中心合作,开发了协作式癌症云。它旨在于在24小时之内,完成一个癌症患者的数据的调出、分析诊断和精确的治疗方案生成等步骤。

 没有数据科学的“独角兽”

 在项目进程中,罗杰斯帮助英特尔定义了他们所寻找的数据科学家,这些人不是那些有着深厚的数学、统计学、物理学等学科背景的人才;也不是有高级编程能力;也不是用自己的方式和业务者打交道的人。

 罗杰斯说:“企业不一定非要有‘独角兽’,我们正努力寻找那些在某一主要技能上极其突出,而在其它方面的能力都只需有普通水准的人才,比如说创造力、处理模糊性能力以及交流能力。如此而为的目的,是为了突出这个人才对于团队其它人的重要性。”

 罗杰斯表示,公司应该拥有一个数据科学团队,其中有一群不同能力的队员,他们能够彼此互补,而不是费尽心力去寻找能一个人完成所有事情的人才。

 “诚然,具有先进的数学和编程知识,对于一个数据科学家来说是一份优异的背景,”罗杰斯说,“但是,在任何公司中,你都找不到任何一个数据科学家,能够把一切都包揽,这就好比没有皮蓬的帮助,迈克尔乔丹也无法有那么辉煌的成就。对于企业数据部门来说,最好的方式是一群数据科学家各尽其能,组成一个理想化的团队。”

 “事实上,我一直努力寻找拥有各种各样背景和技术的人才,来组建我们英特尔的数据团队,例如拥有创造力和好奇心的程序员,或是极其善于交流的人才,”罗杰斯补充到,“找到一个‘独角兽’几乎是不可能的,我们不会徒费心力。我们建立了一支团队,能够代表不同的技术背景和经验,这为我们的数据分析工作带来了更进一步的洞察力。”

 一切从数据开始

 由于没有符合所有要求的数据科学家,所以企业也难以确定优秀的面试者。罗杰斯建议,公司可以寻找那些能够在大数据集上,有能力去挖掘数据价值的人才,为他们建立这样的数据分析环境,来展示他们的能力。那些对数据科学感兴趣的人,也应该主动去寻找数据集并进行研究。

 “把你的能力用运在数据上并分析它,”罗杰斯说,“数据集是随处可见的,而且许多都十分的冗杂,这能让你在分析处理数据的时候获得许多的经验。向往大数据科学的人应该寻找大数据集,把它放入特定的环境,运用自己独特的能力来经行处理,以此来向面试官展示你的才能,当然你不需要处理的十分规范化。而一旦你能够处理那些看起来很复杂的数据,你就能发现数据的错误,这就是你开始讲数据科学家语言的时候了。”

 E行观点

 成功非一人取得,尤其在科学研究中,团队协作是科技发展的基石。再有能力的个人,在思维广度、创造力和技术深度上,也无法与成功的团队比拟。数据时代的今天,国内外无数企业在招聘数据人才时,都去追逐于少量的“数据精英”,却忽视了市场上广大的数据师。在数据实践中,这些所谓普通的数据师也都在经历着锻造。而今天,企业与其费尽心力去寻找“独角兽”,何不组建一支适合公司文化和技术发展的数据团队?

编译:e行网 赵新竹

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